$エヌビディア (NVDA.US)$1. モデルのスケール&トレーニング計算ニーズ
側面
DeepSeek
ChatGPT(OpenAI)
コアモデルサイズ
約1000億のパラメータ(例:DeepSeek-MoE-16B)
約1.8兆のパラメータ(GPT-4)
トレーニング用GPUの需要
トレーニングサイクルごとに5,000–10,000台のA100/H100 GPU
~25,000台のA100 GPU(GPT-4のトレーニング)
トレーニングコスト
数千万USD
10000万ドル以上 (GPT-4)
イテレーション速度
6–12ヶ月 (資源制約)
3–6ヶ月 (マイクロソフトのAzureインフラストラクチャ)
主な違い:
OpenAIのモデルは 5-10倍の大きさです, 計算エンジンが必要です...
側面
DeepSeek
ChatGPT(OpenAI)
コアモデルサイズ
約1000億のパラメータ(例:DeepSeek-MoE-16B)
約1.8兆のパラメータ(GPT-4)
トレーニング用GPUの需要
トレーニングサイクルごとに5,000–10,000台のA100/H100 GPU
~25,000台のA100 GPU(GPT-4のトレーニング)
トレーニングコスト
数千万USD
10000万ドル以上 (GPT-4)
イテレーション速度
6–12ヶ月 (資源制約)
3–6ヶ月 (マイクロソフトのAzureインフラストラクチャ)
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